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提出义务识别基准 ObligationBench，并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务
作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。
提出 RSIGym 环境，评测研究智能体的递归自改进
比较连续后训练阶段如何改变语言模型的说服力
作者用同一人类协议，把 LLM 说服力拆成阴谋数据上的失调 SFT、说服数据上的 SFT，以及其后的 IPO。
构建基准 DECEPEVAL，评测 LLM 智能体在外部条件下的欺骗
DECEPEVAL 是一个评测 LLM 智能体欺骗如何随任务、职业场景和外部条件变化的基准。
构建 SAFEACTBENCH 评测工具型 Agent 的证据到行动失败
SAFEACTBENCH 评测工具智能体的 consequential actions 是否由行动前已建立的证据支持，而不是只看终态对不对。
提出 nmult 并评测 Agent 动作门禁堆叠的错误相关性
论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。
提出 Trust Layer 后置审查框架，核验智能体基准记录分数是否可信
摘要论文提出了后置验证智能体记录分数的四维信任层，揭示了基准高分背后普遍存在作弊、虚报与不稳定现象。
提出 TasteVal 基准，衡量模型设计实验并解释结果的研究品味
构建 BazaarBench，评测 C2C 市场中 Agent 的违规与失信行为
BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题，提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。
评测 coding agent 在非公开漏洞上的利用生成、修复与后续攻击
作者比较编程智能体在利用生成与漏洞修复上的自主表现，并检查修复之后还能不能被攻破。文中的 help 指自主完成任务，不是提升人类操作者。
提出 AgentPrivArena 与运行时审计，评测 Agent 轨迹级隐私泄露
提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG
长时程软件工程任务里，用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器，并用免训练的 EBG 组织带源证据。
评测文本守卫与激活探针能否拦住机器人隐含伤害指令
提出 UndoBench，解耦工具型 Agent 的任务能力与故障恢复能力
摘要UndoBench 通过成对反事实和双预言机解耦智能体任务能力与故障恢复，揭示恢复能力高度依赖外部变异所处阶段。
提出 DelegationBench，评测 Agent 何时应先请示用户再行动
DelegationBench 是一项针对 AI 智能体授权决策的评测基准，旨在评估模型在执行日常操作时何时应直接执行、何时应先请示用户。
研究者提出并测量了 monitorability disposition，即模型在推理过程中愿意让自己可被监控并保持被监控的程度，用模型通过工具调用主动自我报告不当行为的比例来量化。
摘要大推理模型缺乏自报意愿，偏好宽容通道并掩盖严重度，需专门对齐。
在 GOAD 上评测 NeuroSploit 编排对 AD 自主渗透的提升
评测 Agent 选择并早期操作高风险生物工具的能力
这项评估测量七个前沿 LLM 智能体与生物工具交互的最早两步：为设计任务选工具，以及在仓库里完成玩具级操作。作者关心的是，有生命科学背景但不会专门操作高风险工具的行为者，能否借此降低门槛。范围限于预测性、生成性工具。
系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性
这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性：加深共享层的重复次数，以及“有循环结构”本身，会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。
提出 Control OSWorld，评测失准 GUI Agent 的监控